8 formas en las que speech analytics puede ayudar operativamente a tu contact center

De entre todas las aplicaciones de la inteligencia artificial en el contact center, la capacidad de extraer datos automáticamente de una conversación es, probablemente, la opción menos intrusiva… y también la más valiosa. Para los agentes, representa el fin de la tipificación manual. Para los supervisores, implica poder prescindir —por fin— de escuchar llamadas de forma aleatoria con la esperanza de identificar un problema.

A esta tecnología, que convierte la voz en información estructurada mediante inteligencia artificial, la conocemos como speech analytics. Su potencial es enorme, pero como ocurre con cualquier herramienta de análisis, su valor no está en los datos en sí, sino en lo que hacemos con ellos. Tener mucha información y no saber interpretarla es como tener una biblioteca llena de bestsellers… sin saber leer.

Por eso, en este artículo compartimos ocho procesos clave que puedes empezar a automatizar gracias a los datos que extrae la IA de cada conversación. Procesos concretos, aplicables, que no solo ahorran tiempo, sino que mejoran la calidad operativa y la toma de decisiones.

8 PROCESOS QUE PUEDES EMPEZAR A AUTOMATIZAR CON LOS DATOS DE SPEECH ANALYTICS

Estas son algunas de las tareas que podemos hacer de forma más rápida y sencilla gracias a los datos que obtenemos del speech analytics.

3.1 DETECCIÓN DE PROBLEMAS RECURRENTES

El sueño de cualquier responsable de calidad es tener claro cuál es su top 3 de motivos de llamada más habituales.

Saber exactamente qué tópicos están generando más fricción permite desarrollar estrategias para reducir ese tipo de llamadas/mensajes, y lo más importante: detectar pequeños fallos, contactar con el departamento que lo gestiona y prevenir «un problemón».

¿Cómo hacerlo?

La gran mayoría de soluciones de speech analytics permiten categorizar la interacción por tipología. Si quieres saber cuales son los tipos de consulta más comunes, crea categorías para clasificar los distintos tipos de incidencias que sueles recibir (p. ej. “bajas” o “cancelaciones”).

Así podrás filtrar rápidamente todas esas conversaciones y comparar el volumen de cada una de ellas.

💡 Te aconsejamos conectar esos datos con Power BI (u otra herramienta de dashboards) para detectar picos y tendencias de forma más rápida.

3.2 ANÁLISIS DEL GRADO DE CUMPLIMIENTO (COMPLIANCE)

Una más tarea sencilla (pero no menos valiosa) es que la IA te ayuda a verifica automáticamente si los agentes están cumpliendo con la normativa RGPD o están siguiendo correctamente el guión.

¿Cómo hacerlo?

Algunas herramientas permiten evaluar el servicio ofrecido en la conversación a través de una puntuación. Podemos usar este modelo de recogida de datos para asegurarnos el grado de cumplimiento de nuestros agentes:

• 1 estrella: saluda al cliente y se presenta.
• 2 estrellas: saluda, se presenta y menciona la política de privacidad.
• 3 estrellas: todo lo anterior, y verifica correctamente la identidad del cliente.
• 4 estrellas: todo lo anterior, y se asegura de comprender la situación.
• 5 estrellas: todo lo anterior, y pregunta si hay algo más que puede hacer.

💡 Ideal para departamentos de atención al cliente de aseguradoras, bancos o del sector sanitario.

3.3 EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO DE LOS AGENTES

Con esta información también podrás saber qué agente es el que responde mejor a las incidencias de «bajas» o quién tiene más conocimiento sobre un producto en concreto.

No solo te sirve para hacer un plan de formación más adaptado a las necesidades reales de cada miembro del equipo, si no también para dar feedback.

¿Cómo hacerlo?

También puedes emplear la valoración por estrellas para que el bot evalúe a los agentes por ti:

• 1 estrella: no es amable, no resuelve la petición y el cliente queda insatisfecho.
• 2 estrellas: es amable, no resuelve la petición y el cliente queda insatisfecho.
• 3 estrellas: es amable, ha resuelto la petición, pero el cliente no ha expresado estar satisfecho.
• 4 estrellas: es amable, ha resuelto la petición y el cliente queda satisfecho.
• 5 estrellas: es amable, ha resuelto la petición para que no sean necesarias acciones adicionales y el cliente queda satisfecho.

3.4 SEGMENTACIÓN DE CLIENTES POR GRADO DE SATISFACCIÓN

Como el speech analytics es capaz de saber el grado de satisfacción de los clientes tras la conversación y etiqueta cada llamada y chat proporcionándonos esa información, podemos filtrar estos datos y sacar un listado de clientes no han quedado satisfechos con nuestro servicio en el último mes.

💡 Con este listado, los departamentos de marketing y ventas pueden trazar mejores estrategias de retención de clientes.

3.5 DETECCIÓN DE MEJORAS EN LA GESTIÓN DE LLAMADAS

También puedes trabajar en la mejora continua de tu sistema de enrutamiento de llamadas, ya sea una IVR o un voicebot, y subsanar errores.

¿Cómo hacerlo?

Si cruzas la categoría de la conversación con la cola que la ha atendido, podrás ver si hay alguna categoría del llamada que no ha aterrizado en el departamento que tocaba.

3.6 DETECCIÓN DE MEJORAS EN PRODUCTOS/SERVICIOS

Aunque esta información es más interesante para el equipo de producto (y es un poco más compleja de sacar) sigue siendo posible averiguarla.

¿Cómo hacerlo?

Si para ti es importante saber el producto por el que más contactan los clientes, puedes hacer que el modelo identifique siempre esta información y la refleje en el campo de «categoría».

Con este dato, puedes filtrar todas las llamadas y mensajes por tipo de producto/servicio para luego volver a filtrar por aquellas intervenciones en las que el cliente ha quedado insatisfecho. Con esta combinación de datos, podrás ver, a través de los titulares y resúmenes, si hay algún problema recurrente en un producto/servicio concreto.

💡 Muy interesante para el equipo de producto.

3.7 ANÁLISIS DE LA EFICACIA DE CAMPAÑAS COMERCIALES

¿Acabas de lanzar una promoción o cambio en condiciones? Puedes analizar cómo está siendo recibida y si los agentes la están comunicando correctamente.

¿Cómo hacerlo?

Haz que el modelo detecte cuando se está hablando de esta campaña y haz que cree una categoría específica, por ejemplo: «campaña de verano».

Si cruzas esta etiqueta con el grado de satisfacción del cliente puedes saber el volumen de conversaciones que está generando esta acción comercial y qué miembros del equipo están siendo más efectivos.

💡 Súper útil para equipos de marketing y ventas.

3.8 DETECCIÓN DE BUENAS PRÁCTICAS

Así como puedes encontrar problemas, también puedes encontrar «la fórmula del éxito»: qué frases, qué enfoques o qué respuestas resuelven más rápido y mejor.

¿Cómo hacerlo?

Si filtras por aquellas interacciones con la máxima satisfacción (5 estrellas) y el tiempo de conversación, puedes, a través del nombre del agente y el resumen, averiguar si hay algún patrón que se pueda replicar o se pueda incorporar al guión.

UN BUEN PROVEEDOR, MARCA LA DIFERENCIA

Para asegurar un retorno de la inversión de este tipo de tecnología, necesitas un proveedor que conozca el sector y que pueda guiarte en la explotación de datos y en conseguir la información que necesitas.

Puedes ponerte en contacto con nuestros expertos a través de nuestro chat, llamando al 900 670 750 o rellenando este formulario.